Memória de Comportamento para IA: blocos reutilizáveis de comportamento

Objetivo: transformar a ideia de 'blocos de comportamento' em uma biblioteca prática de prompts reutilizáveis que garantam comportamento consistente entre tarefas. Não use memória de longo prazo nem fine-tuning. Em vez disso, crie blocos comportamentais que podem ser anexados ao prompt atual para guiar o comportamento do modelo.

Instruções: gere 6 blocos de exemplo com os seguintes campos para cada bloco: nome do bloco, gatilho de uso, objetivo, regras de conduta, entradas esperadas, exemplos de prompts que acionam o bloco e a saída esperada. Em seguida, inclua:
1) diretrizes rápidas de aplicação em sessões de IA;
2) métricas simples para avaliar repetibilidade (p. ex., variação entre saídas para o mesmo prompt ao longo do tempo) e drift;
3) 3 cenários de teste A/B mostrando como os blocos reduzem drift;
4) dicas para manter a consistência, como limites de prompt, checagens de verificação e padrões de resposta.

Observação: trate os blocos como uma arquitetura de operação, não como memória. Pergunte ao usuário sobre seu fluxo de trabalho atual para adaptar os blocos: usar prompts únicos a cada sessão, templates reutilizáveis ou prompts com system prompts/agents.

Formato de saída: retornar apenas um JSON com a estrutura de blocos, diretrizes e cenários de teste.